直角坐标、极坐标、柱坐标和球坐标这几种坐标系都是正交坐标系，证明似乎并不麻烦（没证明过，想象了一下）；当我们将直角坐标系下的积分变换到其他坐标（或者更灵活一点，随便变来变去），并将其他坐标也画成正交的形式（比如极坐标的r和Θ），那么经过变换后的图形是不一样的。例如直角坐标下圆心在原点的圆弧变换到极坐标下就变成了线段（r固定）。由此可以想象，当进行积分运算的时候，大概就要对被积函数乘以一
风场的散度计算是气象学和流体力学中一个重要的分析手段，它可以帮助我们理解风场的分布和变化，对于气象预报、空气质量监测等领域都有着直接的业务影响。通过Python进行这一计算，不仅可以提高计算的效率，还能为数据分析提供灵活的支持。
```mermaid
%%{ init : { "theme" : "default" } }%%
quadrantChart
title 风场散度计算问题严重
整层水汽通量和整层水汽通量散度计算及python绘图 一、公式推导 1、整层水汽通量： （1）单层水汽通量： 在P坐标下， 单层水汽通量 = q·v/g q的单位为kg/kg，v的单位为m/s。对于重力加速度g的单位要进行换算： 也就是说，重力加速度g的单位是10**-2·hPa·m**2/kg。 最终，单层水汽通量的单位为kg/m•hPa•s。（2）整层水汽通量： 对单层水汽通量进行积分，采用n
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2023-09-04 23:11:54
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之前笔者在做一个金融数据项目时，有朋友问我，衡量股票收益率有没有什么好的方法。这个问题让笔者也思索了好久，其实股票的收益率如果我们从本质来看不就是数据吗，无非就是收益率我们就想让其越高越好，也就是让这个数据增加得越多越好。而衡量数据我们经常用到的方法有均值、方差、偏度和峰度。均值和方差是我们见到和用到最多的方法，甚至在中学课本里都有提及，那么笔者今天就讲一下偏度和峰度这两个大家不太常用的方法，并结
散度的理解即推导最近在看GCN，对拉普拉斯算子有很大的疑问，里面有涉及到散度这一个定义，看了很多，就来总结一下。 首先来看散度的定义（百度上直接复制的）：散度（divergence）可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度，物理上，散度的意义是场的有源性。当div F>0 ，表示该点有散发通量的正源（发散源）；当div F<0 表示该点有吸收通量的负源（洞或汇）；当div F=0，表示该
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2023-10-07 17:15:39
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压缩JS学习目录? jsmin 库? 库的安装? jsmin 库代码示例? rjsmin 库? 库的安装? rjsmin 库代码示例? slimit 库? 库的安装? slimit 库的使用? slimit 库的其他用途遍历、修改 JavaScript AST 本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。? jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaSc
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2023-11-28 00:54:03
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本篇博客将学习压缩 JS 代码，首先要学习的模块是 jsmin。jsmin 库Python 中的 jsmin 库来压缩 JavaScript 文件。这个库可以通过删除不必要的空格和注释来最小化 JavaScript 代码。库的安装在控制台使用如下命令即可安装，注意如果网络不好，请切换国内源。pip install jsminjsmin 库代码示例在压缩前，请提前准备一个未被压缩的 JS 文件，便于
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2023-11-21 17:47:53
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散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表# coding=utf-8
"""
需求：读取文件，每行为一段 json 字符串，总共100 行，有些字符串中包含 real 字段，有些未包含
将包含、未包含的
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2023-07-04 15:39:29
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# 使用 Python 计算 JS 散度（Jensen-Shannon Divergence）
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 计算 Jensen-Shannon 散度 (JS 散度)，这是一种衡量两个概率分布相似度的方法。整件事情的流程可以简单地分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
原创
2024-10-03 07:28:32
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# KL散度计算及其在Python中的实现
在统计学和信息论中，Kullback-Leibler散度（KL散度）是用来衡量两个概率分布之间的差异的一个重要工具。尽管它不满足距离的某些性质（如对称性和三角不等式），但在许多应用中，KL散度却被广泛使用，尤其是在机器学习和数据挖掘领域。
## 什么是KL散度？
KL散度是从一个基准分布（通常称为 "真实分布"）到另一个分布（通常称为 "近似分布"
# Python计算KL散度
## 什么是KL散度？
KL（Kullback-Leibler）散度，也称为相对熵，是一种用来衡量两个概率分布之间差异的指标。KL散度是非负的，并且当且仅当两个概率分布完全相同时，KL散度为0。KL散度越大，表示两个分布之间差异越大。
KL散度的计算方式如下：
KL(P || Q) = Σ P(x) * log(P(x) / Q(x))
其中，P和Q表示两个
原创
2023-07-23 09:48:43
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集合定义 集合的交 并 差常见的运算符的用法字典的定义 字典的 get items keys pop popitem update 方法三种逻辑运算集合集合特性唯一性：不存在两个相同的元素无序性：不存在索引可变性：set集合是可变对象两种定义方法(具有唯一性，自动去重)直接定义 用大括号 set() 类型转换 三种运算s1 & s2 交集 s1 | s2
MD5算法，微信公众平台js算法改写MD5简介MD5算法一般指MD5。MD5信息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。我们这里代码举例：某平台js算法改写！分析js源码我们打开网站，输入信息进行抓包。可以看到，username是正确显示的
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2024-05-14 14:31:26
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在实际计算中经常会用到梯度、散度和旋度。在此，我记录一下它们的计算公式。梯度：设函数f(x,y)在区域D上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0)均有梯度grad f(x0,y0).设函数f(x,y,z)在区域Ω上存在一阶偏导数，则对于某一个点P(x0,y0,z0)均有梯度grad f(x0,y0,z0).平面梯度：空间梯度： 散度：设向量场A(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q
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2023-05-17 21:43:59
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1、本章节的路线图 正如图中的标签所示，这一章的目的就是建立分析空气动力学实际问题的一些工具，包括三大基本方程和基本方程中所包含的一些术语概念。2、矢量代数的回顾（1）三种典型的正交坐标系 笛卡尔坐标系 圆柱坐标系
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2024-05-16 08:27:57
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# Python计算矩阵的散度：类内类间散度的分析
在统计学和机器学习中，散度是衡量数据分布的一个重要指标。通过计算类内散度和类间散度，可以有效评估数据集的分类效果，选择合适的分类方法。本文将以Python为工具，带你走进散度计算的世界。
## 散度的概念
散度主要分为两类：
1. **类内散度（Within-class scatter）**：衡量同一类别样本之间的离散程度。
2. **类间散
散度(Divergence)散度的讨论应从向量和向量场说起。向量是数学中研究多维计算的基本概念。比如，速度可以分解为相互独立的分量，则速度就是一个多维的向量。假如空间中的每一个位置都有一个向量属性的话，这个空间就叫做向量场。比如，游泳池里的水的速度就是一个向量场。散度就是作用在向量场上的算子。它把向量场映射到标量场。其中某点的标量代表该点的向量是“流入”的，还是“流出”的。比如在游泳池中考虑一个封
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2024-01-01 23:36:28
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一、数字待补充 136二、字符串从严格意义上来说，字符串是由单字符的字符串所组成的序列，其他更一般的序列类型还包括列表和元组。2.1 序列操作我们可以通过内置的len函数验证序列的长度，并通过索引操作得到其各个元素：s='spam'
print(len(s))
# 4
print(s[0])
# 's'
print(s[-1])
# 'm'除了简单地从位置进行索引，序列也支持切片（slice）操作
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2023-09-17 14:47:52
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在数据科学与机器学习领域，Kullback-Leibler散度（KL散度）是一种重要的度量，用于衡量两个概率分布之间的差异。无论是在模型评估、信息论还是机器学习算法中，KL散度都经常被提及。本篇文章将详细介绍如何在Python中计算KL散度，包括实际问题的背景、错误现象解析及其解决方案。
> **问题背景**
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> 在构建推荐系统或分类模型时，准确度量概率分布之间的差异对模型的提升是至关重要的
